La revolución tecnológica en la que estamos inmersos en las últimas décadas está generando una curva de crecimiento exponencial entorno a la creación de datos. Para 2018, el Centro Internacional de Datos (IDC) había proyectado que la data creada a nivel global para 2025 sería de 175 zettabytes, cinco veces más que al momento de realizado el estudio.
Sin embargo, este crecimiento se vio potenciado en 2020 debido al aumento dramático en la cantidad de personas que empezaron a trabajar desde sus hogares. Así, pues, el pronóstico ha cambiado: Las últimas estimaciones del IDC indican que la cantidad de datos digitales creados en los próximos cinco años será por lo menos dos veces mayor que el total datos creados desde la llegada del almacenamiento digital.
Para una empresa, este crecimiento exponencial de datos puede convertirse en una oportunidad, pero también en un desafío. ¿Cómo recopilar, conciliar, validar y analizar datos sin dejar de ser eficiente y optimizando recursos? En este punto, la automatización es crucial para la sostenibilidad empresarial.
¿Qué es la automatización de grandes volúmenes de datos?
La automatización de datos hace referencia al proceso de carga, gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados a través de herramientas automatizadas, con o sin intervención humana. Esto no significa desatender la gestión de datos. Por el contrario, la automatización valoriza el trabajo de las personas, ya que estas estarán implicadas más en la toma de decisiones estratégicas que en el procesamiento en sí.
La automatización de la gestión datos ofrece excelentes incentivos para un negocio. Algunas de sus ventajas son:
- Libera la carga del trabajo más básico y repetitivo que aun hoy realizan personas, para que puedan enfocarse en tareas más desafiantes y con mayor calificación.
- Minimiza los errores, lo que mejora la calidad del trabajo y los resultados obtenidos.
- La automatización puede apoyarse en Machine Learning e Inteligencia Artificial (IA). Estas tecnologías mejoran de forma constante y aprenden con el tiempo. Por ello, logran un mejor rendimiento y una mayor escalabilidad.
- Si bien es necesaria una inversión inicial e implica gastos de mantenimiento, la automatización requiere de menos personas y permite eficientizar los procesos de gestión de grandes cantidades de datos e información.
- La propia automatización ayuda a convertir a la organización en un negocio data-driven. En la medida en que incrementa la utilización productiva de sus datos, consolida un ciclo de retroalimentación en toda la organización.
Gestión de datos más inteligente
Como indicamos más arriba, la automatización de la gestión de datos no es posible sin tecnologías exponenciales como aprendizaje automatico e inteligencia artificial. Estas tecnologías desempeñan un papel fundamental en la resolución de problemas empresariales complejos y optimiza los resultados.
De acuerdo a un estudio reciente elaborado por KPMG, las empresas consultadas reconocieron mejoras de la productividad en torno al 15% dentro de sus proyectos relacionados con la inteligencia artificial.
Es que los avances en IA ya han demostrado una amplia capacidad para optimizar los resultados en sectores como: biomedicina, atención médica, reconocimiento de objetos, procesos de marketing y ventas, sistemas de recomendación, traducción automática, detección de patrones de consumo, análisis de comportamiento u opiniones, entre otros.
Como vemos, la aplicación de la inteligencia artificial alcanza a toda clase de las empresas y a todo tipo de procesos, por lo que no es raro que las organizaciones consideren aumentar el gasto en esta tecnología: según el mismo informe, se espera que este año las compañías inviertan en inteligencia artificial entre un 50% y un 100% más que el año anterior.
Ante la creciente popularidad de las tecnologias de la automatización, se torna indispensable contar con servicios de Data Management o Gestión de Datos sólidos y confiables.
Plataformas como Conciliac EDM permiten automatizar los procesos de gestión de datos, ahorrar costos, anticipar y evitar riesgos, y centralizar la gestión de datos en una única plataforma para tomar decisiones basadas en datos verídicos. Es decir dar los primeros pasos necesarios para ser una organización data driven.
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